decocms/studio

Open-source control plane for your AI agents. Connect tools, hire agents, track every token and dollar

deco Studio – チームのためのプライベートAIエージェント・ワークスペース

概要 – 組織が独自の内部AIエージェントを実行できるようにする、オープンソースのTypeScriptファーストなプラットフォームです。エージェント、ツール、モデルプロバイダーが登録、認証、観測される単一の Model Context Protocol (MCP) コントロールプレーンを提供します。チームは「エージェント」（コンテキスト、ツール、ポリシーの束）を作成し、それらをプライベートサービス（GitHub、Slack、データベースなど）に接続し、構成可能で交換可能なモデルレイヤー（OpenRouter, Anthropic, OpenAI, Google, Ollama, …）を介してモデル呼び出しをルーティングできます。これらすべては、SSO、RBAC、監査ログ、コスト計算機能が組み込まれた状態で、ローカル、セルフホスト、またはクラウドで実行可能です。

コアコンセプト

コンセプト	内容
Agents	指示、ファイル、および一連のツールをパッケージ化した公開可能なユニット。各エージェントは、任意のクライアント（Cursor, Claude Desktop, VS Code, カスタムコード）から呼び出し可能な独自のMCPエンドポイントを公開します。
Connections	Web UIを介したプライベートサービス（GitHub, Slack, Postgresなど）のワンクリック登録。トークンは暗号化されたヴォルトに保存され、組織、ロール、またはエージェントごとにアクセス権が付与されます。
Models	プラグイン式のモデルルーター。エージェントをOpenRouter, Anthropic, OpenAI, Google、または任意の互換プロバイダーに、ツールごとに指定できます。
Projects	ビジネス目標に基づいてエージェントと接続をグループ化するUIコンテナ。サイドバーを関連するツール（CMS、アナリティクスなど）に合わせて自動的に適応させます。
Virtual MCPs	厳選されたサブセットのツールを公開する複合MCPエンドポイント（フルコンテキスト、スマート選択、オンデマンドのサンドボックス内コード実行）。
Observability	ユーザー、エージェント、モデル、ツール、レイテンシ、トークン使用量、コストを記録するOpenTelemetryベースのトレース。ダッシュボードにより、エージェント、接続、チーム、または組織ごとに支出を内訳表示できます。
Access control	Better Auth (OAuth 2.1) によるSSOに加え、きめ細かなRBACとAPIキーのスコープ。
Multi‑tenancy	組織/プロジェクトごとの設定、資格情報、監査ログの分離。
Event bus	At-least-once配信、スケジュール/cronジョブ、およびsandbox-operator統合を備えたPub/sub。

クイックスタート（ローカル開発）

# バンドルされたCLIを実行 – インストール、PostgreSQLインスタンスの起動、UIの提供を行います
bunx decostudio
# またはソースから実行
git clone https://github.com/decocms/studio.git
bun install
bun run dev   # http://localhost:4000

スタックは、組み込みのPostgreSQLデータベースを備えた単一のBunプロセスで動作するため、実験にはノートPCだけで十分です。

本番環境へのデプロイオプション

ターゲット	デプロイ方法
Docker (single‑process)	`docker compose -f deploy/docker-compose/docker-compose.yml up` (組み込みPostgreSQL)
Docker + 外部DB	`docker compose -f deploy/docker-compose/docker-compose.postgres.yml up`
Kubernetes/Helm	`helm install deco-studio oci://ghcr.io/decocms/chart-deco-studio --version <ver> -n deco-studio --create-namespace` – PostgreSQL、オプションのNATS（イベントバス）、ClickHouse + OTelコレクター（トレーシング＆アナリティクス）、および隔離されたエージェント実行環境のためのsandbox-operatorを提供します。
Bare‑metal/Bun	`bun run build:studio && bun run --cwd=apps/api start`

すべてのデプロイメントは、すべてのエージェント、ツール、モデルが共有する単一のMCPエンドポイントを公開します。

テックスタック (リポジトリの記載による)

Runtime: Bun (または Node) + TypeScript
API framework: Hono
Frontend: Vite + React 19 + Tailwind v4 + shadcn UI components
Database: Kysely abstraction over embedded PostgreSQL or external PostgreSQL
Auth: Better Auth (OAuth 2.1 + API‑key support)
Observability: OpenTelemetry (traces, metrics, cost aggregation)
Protocol: Model Context Protocol (MCP) – エージェント、ツール、モデルを呼び出すための統一された方法
Packaging: API、docs、desktop (Tauri)、UI、bindings、sandboxなどのための複数のnpm workspaces (apps/*, packages/*)

代表的なユースケース

セキュアな内部AIアシスタント – エンジニアリング、プロダクト、またはサポートチームに、資格情報を公開することなくコードを実行、内部データベースを照会、またはプライベートAPIを呼び出すことができるチャットインターフェースを提供します。
エンタープライズ・モデルガバナンス – プロジェクトごとに許可されるモデルを強制し、エージェントのコードを変更せずにプロバイダーを切り替え、チームごとの支出を追跡します。
ツール駆動型オートメーション – 内部サービス（CIパイプライン、チケットシステム、データウェアハウス）をMCPツールとして登録し、エージェントにそれらをオーケストレーションさせます。
マルチチーム展開 – 単一のパイロットチームから開始し、同じヴォルト管理の接続と監査ログを再利用しながら、組織全体に拡大します。

ロードマップのハイライト (READMEより)

発見と構成のためのエージェントマーケットプレイス
宣言的プランニングエンジン
支出上限付きのコスト分析
リモートブラウザアクセスの改善
ライブトレーシングデバッガー
ガードレール付きワークフローオーケストレーション

ライセンス & コミュニティ

License: MIT
Community: Discord, GitHub issues, および新規参入者のための good first issue ラベル。

結論 – deco Studioは、大規模にプライベートAIエージェントを実行するために必要な仕組みを抽象化する、フルスタックでセルフホスト可能なプラットフォームです。組織は、組み込みのオブザーバビリティ、アクセス制御、コスト追跡を備えながら、データをオンプレミスに保持したまま、最新のLLMプロバイダーの恩恵を受けることができます。